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针对矿井瓦斯涌出量多因素预测问题,提出了一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法的小波神经网络预测模型.该模型利用了小波神经网络的特征提取能力,并以QPSO算法确定小波网络的最优初始参数.仿真结果表明,优化后的小波神经网络(WNN)预测模型具有收敛速度快、拟合能力强、预测精度高以及预测结果唯一等优点.同时采用数据对比,分析了网络预测结果不稳定的原因、网络训练精度和预测精度之间的矛盾,给出了决定模型预测能力的关键因素以及评价方法.